Exponential regression with correlated observations
相关观测下的指数回归AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要只说明观测相关与指数回归，未明确时间序列、面板或其他所列领域结构。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
相关观测下的指数回归
- 研究问题
- 在 Finney 的相关观测指数回归模型中，既有参数估计程序何时有效，线性与二次估计量的结果及渐近方差猜想能否推广或证实？
- 方法与思路
- 作者进一步分析该模型的最大似然程序、线性与二次估计量，研究其有效范围和渐近方差；摘要中的模型公式需查原文确认。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称既有最大似然程序仅在某些特殊情形有效，扩展部分线性与二次估计结果，并证实一类二次估计量渐近方差恒定的猜想。
- 阅读关注点
- 应先查原 PDF 确认指数回归公式与相关结构，再核对最大似然有效的特殊情形、估计量类别及方差恒定结论的具体含义。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；模型公式疑有排版或符号缺失，不能重构公式或据其推导，须查原 PDF。
原文摘要
Finney's(1958) model for correlated observations yx in the exponential regression situation, E(yx)=α= βpx, is studied in greater detail. It is shown that his maximum-likehood procedure for estimating p is valid in only certain special cases. Some of his results for linear and quadratic estimators of p have been extended and his conjecture on the constancy of the asymptotic variance of members of a class of quadratic estimators is shown to be true.